Bei der Refaktorierung werden der Code und die Architektur einer Anwendung neu geschrieben, um moderne Technologien – wie KI, ereignisgesteuertes Design und Edge-natives Computing – voll zu nutzen und den sich entwickelnden Erwartungen der Nutzenden und Marktanforderungen gerecht zu werden.
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Bei der Refaktorierung werden der Anwendungscode und die Architektur umgeschrieben, um neue Funktionen zu ermöglichen und den sich wandelnden Erwartungen der Nutzenden gerecht zu werden, während gleichzeitig die Lesbarkeit, Wartbarkeit und die Performance verbessert werden. Durch den Einsatz moderner Technologien wie KI, Serverless Computing und Edge-basierten Architekturen können Teams Innovationen beschleunigen und anpassungsfähigere, zukunftssichere Anwendungen entwickeln.
Die Refaktorierung kann je nach Architektur und Zielen der Anwendung viele Formen annehmen. Zu den gängigen Ansätzen gehören die Vereinfachung komplexer Logik, die Zerlegung monolithischer Systeme in Microservices und deren Weiterentwicklung zu Funktionen, die als Service aufgerufen werden können. Außerdem optimieren die Teams Datenbanken und entfernen redundanten Code, um die Effizienz und Wartbarkeit zu verbessern. Die Refaktorierung ermöglicht neue Funktionen, indem das Fundament der Anwendung neu aufgebaut wird und diese skalierbarer und anpassungsfähiger für die Anforderungen moderner Nutzender macht. Erfolgreiche Projekte beginnen oft mit neuen Features, die die Investition rechtfertigen und gleichzeitig die langfristige Wartbarkeit verbessern und die zukünftige Entwicklung beschleunigen.
Die Refaktorierung für die Cloud ist wie die Umwandlung einer Ein-Koch-Küche in ein modernes, schnelllebiges Restaurant mit speziellen Stationen. Bisher erledigt eine Person alles – Vorbereitung, Kochen, Servieren – und das funktioniert so lange, bis die Nachfrage stark ansteigt. Die Umstellung auf Microservices ist wie die Zuweisung von Aufgaben an bestimmte Stationen: eine zum Garen, eine für Salate, eine für Nachspeisen. Container fungieren wie standardisierte Vorbereitungsstationen, die über alle Schichten hinweg für gleichbleibende Qualität sorgen, während serverlose Funktionen vergleichbar damit sind, bei großem Andrang kurzfristig Aushilfskräfte zu rufen. Das Ergebnis ist eine Küche, die sich einfach skalieren lässt, sich schnell anpasst und auch unter Druck effizient bleibt – genau wie eine Cloud-native App.
Cloud-native Anwendungsentwicklung bezieht sich auf das Erstellen und Ausführen von Anwendungen, die die Vorteile der Cloud-Computing-Modelle voll ausschöpfen. Dieser Ansatz betont Skalierbarkeit, Flexibilität und Ausfallsicherheit durch die Verwendung von Architekturprinzipien wie Microservices, Container und Serverless Computing.
Diese Cloud-nativen Prinzipien haben einen direkten Einfluss auf Refaktorierungsstrategien. Der Übergang von einer monolithischen Architektur zu Microservices erfordert beispielsweise die Aufteilung eng miteinander verbundener Komponenten in unabhängig voneinander einsetzbare Einheiten. Serverless Computing spielt eine Schlüsselrolle bei der Refaktorierung und ermöglicht es Anwendungen, ereignisgesteuerte, zustandslose Architekturen zu implementieren, die automatisch je nach Bedarf skaliert werden.
Die Überarbeitung bzw. Refaktorierung von Anwendungen zur Anpassung an Cloud-native Muster umfasst oft die Entkopplung von Komponenten, die Einführung von APIs für die Kommunikation zwischen den Diensten und die Neugestaltung von Schichten der Datenpersistenz. Diese Änderungen sind nicht rein struktureller Natur: Sie ermöglichen eine stärkere Skalierbarkeit, verbessern die Ausfallsicherheit des Systems bei variablen Lastbedingungen und optimieren die Ressourcennutzung für eine höhere Performance in verteilten Umgebungen. Dadurch wird die Refaktorierung zu einem grundlegenden Schritt bei der Vorbereitung von Altanwendungen für eine moderne, cloudbasierte Infrastruktur.
Die Refaktorierung muss eine Balance zwischen technischer Verbesserung und betrieblicher Stabilität finden. Dies sind die wichtigsten Schritte in diesem Prozess:
Der erste Schritt besteht darin, Bereiche in der Codebasis zu identifizieren, die verbessert werden müssen. Dazu gehören die Auflösung technischer Schulden, die Behebung von Performance-Engpässen und die Modernisierung veralteter Komponenten. Tools wie statische Code-Analysatoren, Dienstprogramme zur Abhängigkeitszuordnung und Plattformen zur Performance-Überwachung helfen dabei, Ineffizienzen aufzudecken und komplexe oder risikoreiche Bereiche hervorzuheben. Eine klare Bewertung unterstützt eine fundierte Planung und Priorisierung.
Die Refaktorierung sollte in kleinen, überschaubaren Schritten durchgeführt werden, um Störungen zu minimieren und das Risiko von Regressionen zu verringern. Die Integration mit CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment)-Pipelines stellt sicher, dass Änderungen regelmäßig getestet und bereitgestellt werden. Bei größeren Übergängen – wie dem Wechsel von monolithischen zu modularen Systemen – können Muster wie etwa „Strangler-Fig“* eine schrittweise Migration erleichtern, sodass neue Funktionalitäten während der Transformation neben veraltetem Code existieren können.
*Das „Strangler-Fig“-Muster ersetzt schrittweise Altsysteme, indem es neue Funktionen neben den alten erstellt und diese nach und nach übernimmt, bis das Original schrittweise abgeschafft werden kann.
Die Einführung moderner Architekturen ist unerlässlich, um Anwendungen zu entwickeln, die mühelos skalierbar sind, in Echtzeit reagieren und den sich wandelnden Erwartungen der Nutzenden gerecht werden. Das bedeutet heute, dass wir über Microservices hinausgehen und uns mit Serverless Computing, ereignisgesteuertem Design und KI-gestützten Erlebnissen befassen.
Serverless-Architekturen ermöglichen es Teams, Code als Funktionen auszuführen, die automatisch je nach Bedarf skaliert werden, ohne dass eine Infrastrukturverwaltung erforderlich ist. Für nutzerorientierte Anwendungen beschleunigt dieses Modell die Entwicklungszyklen, unterstützt die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit und vereinfacht die Skalierung.
KI ist zunehmend ein grundlegender Bestandteil des modernen Anwendungsdesigns. Von personalisierten Erlebnissen bis hin zu intelligenter Automatisierung: Die Integration von KI-Modellen und Inferenz-Engines direkt in die Anwendungsarchitektur eröffnet neue, differenzierte Funktionen. Moderne Frameworks ermöglichen es Entwicklerinnen und Entwicklern, KI-Workloads an der Edge bereitzustellen und so die Inferenz näher an die Nutzenden heranzubringen, um schnellere und privatere Erfahrungen zu ermöglichen.
Unterstützende Technologien wie API-Gateways, Service-Netzwerke und Observability-Tools bleiben nach wie vor von entscheidender Bedeutung. Sie bieten eine sichere Kommunikation zwischen den Diensten, ermöglichen ein dynamisches Traffic-Management und bieten Transparenz in verteilten, ereignisgesteuerten Umgebungen.
Anwendungen entwickeln sich kontinuierlich weiter. Serverless- und KI-native Architekturen bieten dabei die Agilität, um schnell neue Funktionen zu testen, flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren und effizient in globalen Umgebungen zu skalieren – ganz ohne den Aufwand für Server- oder Containerverwaltung.
Überarbeitete Anwendungen sollten mit Blick auf Performance und Sicherheit entwickelt werden. Caching-Strategien und Edge-Computing tragen zu einer Verkürzung der Reaktionszeiten bei. Gleichzeitig trägt die Implementierung von Sicherheitsrichtlinien – wie Rate Limiting, Eingabevalidierung und sicherer API-Zugang – zum Schutz vor gängigen Bedrohungen wie DDoS-Angriffen, Injection-Exploits und API-Missbrauch bei.
Diese Maßnahmen sind bewährte Verfahren für jede Anwendung, aber während der Refaktorierung werden sie besonders wichtig. Mit der Aufteilung monolithischer Systeme in Microservices oder der Verlagerung in Cloud-Umgebungen gewinnen Anwendungen oft neue externe Berührungspunkte – APIs, Endpunkte und Dienste, die nun öffentlich zugänglich sind. Die Refaktorierung bietet die Möglichkeit, standardmäßig stärkere Sicherheitskontrollen einzubetten, um sicherzustellen, dass neue Komponenten von Anfang an stabil sind und verhindert wird, dass alte Annahmen über Vertrauen oder Zugriff in eine stärker verteilte, auf das Internet ausgerichtete Architektur übertragen werden.
Die Refaktorierung spielt eine essenzielle Rolle bei der Modernisierung von Anwendungen, da sie die zugrundeliegenden strukturellen Probleme behebt, die die Skalierbarkeit, Performance und Wartbarkeit beeinträchtigen.
Einer der wichtigsten Vorteile ist die Verringerung der technischen Schulden. Bei der Weiterentwicklung von Anwendungen können sich veralteter Code und veraltete Designmuster ansammeln. Dies kann es schwierig machen, neue Funktionen zu implementieren oder auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren. Die Refaktorierung bietet Entwicklerinnen und Entwicklern die Möglichkeit, dies durch die Optimierung des Codes, die Verbesserung der Modularität und die Beseitigung von Ineffizienzen zu verhindern, was wiederum die Skalierung und Wartung der Systeme erleichtert.
Im Idealfall führt eine größere Übersichtlichkeit des Codes auch zu einer höheren Produktivität der Entwicklerinnen und Entwickler. Sauberer, gut strukturierter Code ist leichter zu verstehen, zu debuggen und zu erweitern. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass neue Fehler eintreten, und beschleunigt die Entwicklungszyklen.
Darüber hinaus unterstützt die Refaktorierung schnellere und zuverlässigere Bereitstellungen. Modernisierte Anwendungen können die Vorteile von Automatisierung, kontinuierlichen Bereitstellungspipelines und einer Cloud-nativen Infrastruktur nutzen.
Eine Refaktorierung bietet zwar langfristige Vorteile, bringt aber kurzfristig auch Komplexität mit sich. Die Entscheidung, welche Teile einer Codebasis wie umfangreich refaktoriert bzw. überarbeitet werden sollen, erfordert eine sorgfältige Analyse. Das gilt insbesondere für große, veraltete Systeme mit einer begrenzten Dokumentation. Ohne eine klare Strategie riskiert man, zu viel zu entwickeln oder Inkonsistenzen zwischen alten und neuen Komponenten zu schaffen.
Die Refaktorierung kann auch zeit- und ressourcenintensiv sein. Im Gegensatz zur Entwicklung neuer Funktionen kommen ihre Vorteile oft indirekt oder mit Verzögerung zum Vorschein, was es schwieriger machen kann, sich gegenüber Stakeholdern zu rechtfertigen, die auf kurzfristige Ergebnisse ausgerichtet sind. Strukturelle Änderungen können außerdem zu neuen Fehlern oder Performance-Problemen führen, wenn sie nicht gründlich getestet werden.
Während der Umstellung können erhöhte Sicherheits- und Betriebsrisiken entstehen, insbesondere wenn Systeme, die zuvor intern waren, nun öffentlichen Netzwerken oder APIs ausgesetzt sind. Diese Risiken unterstreichen die Bedeutung von Beobachtbarkeit, automatisierten Tests und schrittweisen Rollouts.
Cloudflare unterstützt die Refaktorierung von Anwendungen mit einer serverlosen Full-Stack-Plattform für die Entwicklung moderner Apps und die Ausführung von KI-Inferenz an der Edge. Teams können KI-Trainingsdaten global speichern, KI-Bilder mit geringer Latenzzeit generieren, die Entwicklerinfrastruktur sichern und LLM-Inhalte moderieren. Mit integrierter Beobachtbarkeits- und Zugriffskontrolle beschleunigt Cloudflare die skalierbare, zuverlässige und KI-fähige Modernisierung von Anwendungen.
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